常规pid控制器与模糊控制器的比较 ()

PID控制与模糊控制的比拟专业：控制理论与控制工程班级：级班：X X X学号： xxxxxxxxxxxxxx摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。

PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。

而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。

但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。

关键词：PID控制，模糊控制，比拟Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively plicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect.Key words: PID control, fuzzy control, pare目录一、问题的提出1二、PID控制器的设计2控制原理图：2控制器传递函数的一般表达式2三、模糊控制器的设计31．模糊控制原理图32．模糊控制器传递函数一般表达形式4四、系统仿真4五、总结14参考文献：15一、问题的提出当今的自动控制技术都是基于反应的概念。

PID控制与模糊控制的比较专业：控制理论与控制工程班级：级班姓名：X X X学号：xxxxxxxxxxxxxx摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。

PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。

而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。

但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。

关键词：PID控制，模糊控制，比较Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively complicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect.Key words: PID control, fuzzy control, compare目录一、问题的提出 (1)二、PID控制器的设计 (2)1.PID控制原理图： (2)2.PID控制器传递函数的一般表达式 (2)三、模糊控制器的设计 (3)1．模糊控制原理图 (3)2．模糊控制器传递函数一般表达形式 (4)四、系统仿真 (4)五、总结 (14)参考文献： (15)一、问题的提出当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。

模糊PID与常规PID的比较最优控制与智能控制基础文献总结报告模糊PID 与常规PID的MATLAB 仿真比较与分析学生姓名：班级学号：5080628任课教师：段洪君提交日期：2011.04.02成绩：文献总结报告自查表自查项目“是”标√“否”标×1 报告是否由本人独立撰写完成2 参考文献是否由本人独立查阅完成3 文献总结报告是否按时提交4 题目是否包含被控对象名称及与本课程相关的控制方法5 封面是否按“示样”标准打印，签名是否手写6 报告正文是否包含“要求”的三部分7 报告正文是否按“样本”格式撰写8 报告正文中的公式、图表等是否由本人编辑、绘制9 所引用的参考文献在报告正文中是否按顺序标注10 参考文献的数量是否达到要求11 参考文献的格式是否规范12 报告的正文与参考文献的总页数是否在8～10页之间13 报告是否达到“总体要求”14 报告是否包含对现有文献结论的仿真验证结果15 报告是否包含本人的研究内容及结果对所提交报告的自我评价(按百分制打分)1 研究的背景及意义随着工业的发展和社会的进步，被控对象越来越复杂，其数学模型的建立也越发困难，对于很多控制对象有的只能建立起粗糙的模型，有的甚至无法建立模型。

这类对象往往被称为不确定性系统。

对于不确定性系统很难用传统的控制方法取得满意的控制效果。

但是对于这类系统，人类却可以凭借自身的操作经验进行很好的控制。

于是，人类将这些专家控制经验转化为可以用计算机实现的算法，为不确定性系统的控制开辟一条新途径。

而后，控制专家运用模糊控制工具，结合人类的专家控制控制经验建立了一种新型的控制方法-----模糊控制。

模糊控制的基本思想是将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器从而实现对被控对象的控制。

模糊控制器的基本工作原理是：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。

模糊控制大作业——FC & PID Controller 性能对比学院：自动化学院姓名：学号：2012年12月目录一、PID 控制器的设计及其参数整定 (3)1.1 整定方法 (3)1.2 系统参数计算 (4)二、模糊控制器设计 (5)2.1 确定观测量和控制量 (5)2.2 观测量和控制量模糊化 (5)2.3 定义隶属度函数 (6)2.4 建立模糊控制规则 (7)2.5 反模糊化 (8)三、PID 控制器与模糊控制器性能对比 (9)3.1 PID控制器仿真图 (9)3.2 模糊控制器仿真图 (9)3.3 PID控制器及模糊控制器仿真结果及其性能比较 (10)四、总结与思维发散 (11)五、参考文献 (12)附录 (13)一、P ID 控制器的设计及其参数整定1.1 整定方法设计PID控制器来校正不满足要求的系统，是一种比较经典但又非常实用的方法，前人在研究、生产中创造了大量的可行的方法，其中包括现场试凑法、比例临界度法和衰减曲线法等。

PID控制器的基本形式为：现有条件下Matlab软件可以方便地实现多次试凑以观察系统的。

所以采用比例临界度的方法，其实现步骤如下：1、将调节器的积分时间Ti 置于最大（Ti =∞），微分时间置零（Td =0），比例度δ（δ=1/Kp）适当，平衡操作一段时间，把系统投入自动运行。

2、将比例度δ逐渐减小，得到等幅振荡过程，记下临界比例度δk和临界振荡周期T k值。

3、根据δk和T k值，采用经验公式(表1.1)，计算出调节器各个参数，即δ、Ti 、Td 的值。

(记Kp’=1/δk)表1.1 经验公式4、按“先P后I最后D”的操作程序将调节器整定参数调到计算值上。

若还不够满意，可再作进一步调整。

1.2 系统参数计算按照上述方法，得出临界比例度δk，并读出临界振荡周期T k 值。

如图1.1 所示。

图1.1 试凑出临界比例度δk临界比例度δk=0.444，临界振荡周期T k=9s，代入经验公式可知如此形式下，Kp=0.6×0.444=0.2664;Ti=0.5×9=4.5;Td=0.125×9=1.125;至此，PID控制器设计基本完成。

模糊控制与PID控制的比较自20世纪60年代中期起，模糊控制逐渐崭露头角，其优越性也引起了人们的关注。

除了模糊控制，当今热门的控制算法之一是PID控制。

那么，模糊控制与PID控制之间的区别是什么呢？它们各自的优缺点是什么？在特定的应用场合下，哪种控制算法更适用？一、模糊控制概述模糊控制是一种无需准确模型或参数即可执行复杂控制系统的方法，它仅使用模糊逻辑来描述输入和输出之间的关系。

模糊控制系统的输入和输出都是模糊变量。

与其他控制方法相比，模糊控制系统可以更好地处理不确定性和模糊性，具有更强的容错能力和适应性。

模糊控制系统由四个主要组成部分组成：模糊化、模糊推理、解模糊化和规则库。

模糊化部分将传感器输出信号转换为模糊变量，模糊推理部分使用模糊逻辑基于模糊规则将模糊变量转换为控制信号，解模糊化部分将控制信号转换为精确的控制信号，规则库存储了模糊规则及其权重。

二、PID控制概述比例积分微分（PID）控制是一种经典的控制算法，其控制草图由三个部分组成。

比例项（P）根据当前误差大小进行输出，积分项（I）可以消除稳态误差，微分项（D）可以提高系统的稳定性并抑制系统的震荡。

PID控制器的设计基于系统的数学模型，在许多应用中，这个模型是已知的。

在这些情况下，PID控制器可以通过调整不同部分的增益以进行优化。

三、模糊控制与PID控制的对比1. 精度PID控制器可以实现非常高的精度，特别是在恒定环境下，模糊控制器具有更高的容错能力和适应性，而且围绕控制正常的范围内快速做出反应。

2. 调节PID调节通常是更容易实现的PLC控制器中自动化开发环境的系统。

Fuzzy可能更多地需要手动调整和对规则进行逐步精细的训练，但它也可以被训练自动化。

3. 适应性模糊控制器的好处是可以轻松地处理不确定性和模糊性，因此可以应对复杂环境。

PID控制器则对不确定性和模糊性更加敏感，而且会因不确定性的变化而导致过度响应或不足响应的问题。

4. 实际应用PID控制器广泛应用于许多领域，如化工、制造和机械工程。

模糊控制与
传统PID控制比较
目录
引言 (3)
第一章开环测试 (3)
1.1开环测试 (3)
1.2 PID控制 (4)
1.2.1 PID概述： (4)
1.2.2 PID结构 (4)
1.2.3 PID参数作用 (5)
1.2.4 PID调节方法（自整定过程） (6)
第二章：模糊控制 (10)
2.1模糊控制技术的起源与特点 (10)
2.2模糊控制论的特点： (11)
2.3模糊控制研究现状： (11)
2.4模糊控制的发展趋势： (12)
2.5设计一个模糊控制器规则： (12)
2.6一个基本模糊控制器主要有三个功能 (13)
2.7模糊控制器主要步骤： (13)
2.9 simulink仿真 (15)
第三章：模糊控制与传统PID控制比较： (16)
3．1 死区、迟滞 (16)
3.2 PID控制器和模糊控制器对比： (17)
参考文献： (20)
引言
模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。

模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。

不论是对复杂的水泥回转窑的控制，还是在智能化家用电器中的应用，模糊控制都充当着重要的角色。

以下我们从一个典型工业过程通常可以等效为二阶系统加上一个非线性环节（如纯滞后），给出如下典型控制对象传递函数的一般形式：[1]
Gp（s）=K*e-τs/(T1s+1)（T2s+1）
第一章开环测试
1.1开环测试：取K=1，T1=2，T2=4，τ=0.1；
在simulink中搭建开环测试框架图：
图1 开环测试图
仿真结果：。

本程序选自楼顺天，胡昌华，张伟编著《基于MATLAB 的系统分析与设计：模糊系统》，西安电子科技大学出版社，2001年5月第一版，ISBN7-5606-1011-0，定价：14元第77-87页例3.8中源程序。

程序运行输出图形如下：00.51 1.52 2.533.544.50.20.40.60.811.21.41.61.8时间（0.01秒）输出程序运行后在输出图形时需要用鼠标左键分别先后在红色曲线和蓝色曲线上方点一下，输出提示文本，否则若在图形区域外直接点击鼠标左键，会输出错误提示。

源程序清单如下： %Example 3.8%-------------------------%典型二阶系统的模糊控制与传统PID 控制的性能比较%------------------------num=20;den=[1.6,4.4,1];[a1,b,c,d]=tf2ss(num,den);x=[0;0];T=0.01;h=T;umin=0.07;umax=0.7;td=0.02;Nd=td/T;N=500;R=1.5*ones(1,N);%--------------------%传统PID 控制%--------------------e=0;de=0;ie=0;kp=5;ki=0.1;kd=0.001;for k=1:Nuu1(1,k)=-(kp*e+ki*de+kd*ie);%延迟环节if k<=Ndu=0;elseu=uu1(1,k-Nd);end%死区和饱和环节if abs(u)<=uminu=0;elseif abs(u)>umaxu=sign(u)*umax;end%利用龙格-库塔法进行系统仿真k0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a1*(x+h*k1/2)+b*u;k3=a1*(x+h*k2)+b*u;x=x+(k0+2*k1+2*k2+k3)*h/6;y=c*x+d*u;%计算误差、微分和积分e1=e;e=y(1,1)-R(1,k);de=(e-e1)/T;ie=e*T+ie;yy1(1,k)=y;end%-----------------%模糊控制%-----------------%定义输入和输出变量及其隶属度函数a=newfis('Simple');a=addvar(a,'input','e',[-6,6])a=addmf(a,'input',1,'NB','trapmf',[-6,-6,-5,-3]); a=addmf(a,'input',1,'NS','trapmf',[-5,-3,-2,0]); a=addmf(a,'input',1,'ZR','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trapmf',[0,2,3,5]);a=addmf(a,'input',1,'PB','trapmf',[3,5,6,6]);a=addvar(a,'input','de',[-6,6]);a=addmf(a,'input',2,'NB','trapmf',[-6,-6,-5,-3]); a=addmf(a,'input',2,'NS','trapmf',[-5,-3,-2,0]); a=addmf(a,'input',2,'ZR','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trapmf',[0,2,3,5]);a=addmf(a,'input',2,'PB','trapmf',[3,5,6,6]);a=addvar(a,'output','u',[-3,3]);a=addmf(a,'output',1,'NB','trapmf',[-3,-3,-2,-1]); a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-2,-1,0]);a=addmf(a,'output',1,'ZR','trimf',[-1,0,1]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[0,1,2]);a=addmf(a,'output',1,'PB','trapmf',[1,2,3,3]);%模糊规则矩阵rr=[5 5 4 4 35 4 4 3 34 4 3 3 24 3 3 2 23 3 2 2 1];r1=zeros(prod(size(rr)),3);k=1;for i=1:size(rr,1)for j=1:size(rr,2)r1(k,:)=[i,j,rr(i,j)];k=k+1;endend[r,s]=size(r1);r2=ones(r,2);rulelist=[r1,r2];a=addrule(a,rulelist);%模糊控制系统仿真e=0;de=0;ie=0;x=[0;0];ke=60;kd=2.5;ki=0.01;ku=.8;for k=1:Ne1=ke*e;de1=kd*de;if e1>=6e1=6;elseif e1<=-6e1=-6;endif de1>=6de1=6;elseif de1<=-6de1=-6;endin=[e1 de1];uu(1,k)=ku*evalfis(in,a)-ki*ie;if k<=Ndu=0;elseu=uu(1,k-Nd);endif abs(u)<=uminu=0;elseif abs(u)>umaxu=sign(u)*umax;endk0=a1*x+b*u;k1=a1*(x+h*k0/2)+b*u;k2=a1*(x+h*k1/2)+b*u;k3=a1*(x+h*k2)+b*u;x=x+(k0+2*k1+2*k2+k3)*h/6;y=c*x+d*u;e1=e;e=y-R(1,k);de=(e-e1)/T;ie=ie+e*T;yy(1,k)=y;end%绘制结果曲线kk=[1:N]*T;figure(1);plot(kk,R,'k',kk,yy,'r',kk,yy1,'b'); xlabel('时间（0.01秒）');ylabel('输出');gtext('模糊控制');gtext('PID控制');。

常规PID控制和常规模糊控制的比较作者：胡洋来源：《科学与财富》2016年第26期摘要：PID控制是自动控制领域产生最早、应用最广的一种控制方法，但对于大滞后、非线性的复杂系统，常规PID控制很难保证其控制效果始终处于最佳效果，不易进行在线的调整。

模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。

模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。

本文就实际问题对两种方法进行Simulink仿真，并做了分析比较。

关键词：PID控制；模糊控制；Matlab仿真1 PID控制器的设计PID控制器传递函数的一般表达式为：Gc（s）=Kp+Ki/s+Kd*s，Kp为比例增益；Ki为积分增益；Kd为微分增益。

PID参数模糊自整定是找出PID中3个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动稳态性能。

从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面来考虑Kp，Ki，Kd的作用如下：（1）比例系数Kp的作用是：加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。

Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至导致系统不稳定；Kp取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。

（2）积分作用系数Ki的作用是：消除系统的稳态误差。

Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调；若Ki过小，将使系统稳态误差难以消除，影响系统的调节精度。

（3）微分作用系数Kd的作用是：改善系统的动态特性。

其作用主要是能反应偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。

2 常规模糊控制器的设计Matlab中的Simulink仿真图如下：在Matlab的命令窗口输入命fuzzy，进入图形用户界面（GUI）窗口。

PID控制与‎模糊控制的比‎较专业：控制理论与控‎制工程班级：级班姓名：X X X学号： xxxxxx‎xxxxxx‎xx摘要：介绍了PID‎控制系统和模‎糊控制系统的‎工作原理。

PID控制器‎结构简单，实现简单，控制效果良好‎，已经得到了广‎泛的应用。

而模糊控制器‎相对复杂，但在许多的智‎能化家用电器‎中也得到了大‎量应用。

但对于一个简‎单的系统来讲‎，哪一种控制方‎法更好，是不是越智能‎的控制就能得‎到越好的效果‎。

关键词：PID控制，模糊控制，比较Abstra‎c t: Introd‎uced the workin‎g princi‎p le of PID contro‎l system‎and fuzzy contro‎l system‎. PID contro‎l ler struct‎u re is simple‎, implem‎e ntati‎o n is simple‎, the contro‎l effect‎is good, has been widely‎used. And fuzzy contro‎l ler is relati‎v ely compli‎c ated, but in a lot of intell‎i gent househ‎o ld applia‎n ces also receiv‎e d a large number‎of applic‎a tions‎.But for a simple‎system‎, which kind of contro‎l method‎is better‎, is weathe‎r the intell‎i gent contro‎l can obtain‎the good effect‎.Key words: PID contro‎l, fuzzy contro‎l, compar‎e目录一、问题的提出 (1)二、PID控制器‎的设计 (2)1.PID控制原‎理图： (2)2.PID控制器‎传递函数的一‎般表达式 (2)三、模糊控制器的‎设计 (3)1．模糊控制原理‎图 (3)2．模糊控制器传‎递函数一般表‎达形式 (4)四、系统仿真 (4)五、总结............................................................................................ 错误！未定义书签。